O nouă tehnologie detectează șoferii băuți

Cercetătorii de la Edith Cowan University (ECU; din Australia) dezvoltă o nouă tehnologie de urmărire computerizată care folosește date din înregistrările camerelor pentru a detecta șoferii băuți.

Lucrând cu Mix by Powerfleet pentru a colecta date de la șoferi afectați de alcool într-un mediu controlat, dar realist, oamenii de știință au realizat o serie de videoclipuri cu acești șoferi.

• Iată cum o simplă cană cu ceai poate deveni un detector de particule!
• Pentru prima dată în istorie, astronomii au fotografiat îndeaproape o stea din afara galaxiei Calea Lactee

Participanții, cu diferite niveluri de intoxicație cu alcool: treji, cu intoxicație scăzută și sever intoxicați; șoferii băuți au fost înregistrați în timp ce conduceau într-un simulator.

Cercetătorii au introdus apoi fețelor șoferilor într-un sistem de învățare automată care folosește indicii perceptibile din videoclipurile RGB (roșu, verde și albastru) standard pentru a evalua gradul de afectare cauzată de alcool. Aceste indicii includ trăsături faciale, direcția privirii și poziția capului. Cercetarea a fost prezentată la IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision.

Un mod mai eficient de a detecta șoferii băuți

„Sistemul nostru detectează diferite niveluri de afectare cauzată de intoxicația cu alcool, cu o precizie generală de 75% pentru clasificarea în trei niveluri”, a declarat Ensiyeh Keshtkaran, doctorandă la ECU.

„Acest lucru nu numai că aduce beneficii pentru vehiculele echipate cu sisteme de monitorizare a șoferului și tehnologii de urmărire a ochilor, dar are și potențialul de a fi extinsă la smartphone-uri, făcând detectarea intoxicației cu alcool mai eficientă”, spune cercetătoarea.

„Sistemul nostru are capacitatea de a identifica nivelurile de intoxicație la începutul unei călătorii, potențial prevenind șoferii băuți de a se urca la volan. Acest lucru îl deosebește de metodele care se bazează pe comportamentele observabile la volan, care necesită o perioadă extinsă de operare activă a vehiculului pentru a identifica afectarea”, a continuat ea.

Dr. Syed Zulqarnain Gilani, lector senior la ECU, a declarat că noua tehnologie este prima care folosește o cameră RGB standard pentru a detecta nivelurile de intoxicație cu alcool pe baza semnelor de afectare de pe fețele șoferilor.

Cum funcționează noua tehnologie?

„Această cercetare confirmă că este posibil să detectăm nivelurile de intoxicație folosind doar o simplă cameră. Următorul pas în cercetarea noastră este definirea rezoluției imaginii necesare pentru a folosi acest algoritm. Dacă videoclipurile de rezoluție scăzută se dovedesc a fi suficiente, această tehnologie poate fi utilizată de camerele de supraveghere instalate pe marginea drumului, iar agenții de aplicare a legii pot folosi acest lucru pentru a preveni conducerea sub influența alcoolului”, spune el.

O abordare bazată pe imagistica computerizată ar putea fi integrată în camerele rutiere în viitor, similar modului în care aceste camere detectează în prezent utilizarea centurii de siguranță sau folosirea telefonului mobil, făcând-o aplicabilă pentru diferite tipuri de vehicule fără a necesita instalări speciale în cabină, notează Tech Xplore.

Tehnologia include și videoclipuri 3D și infraroșu ale feței șoferului, videoclipuri RGB din oglinda retrovizoare care arată postura șoferului și interacțiunile cu volanul, jurnale de evenimente ale simulării de conducere și înregistrări ale comportamentului la volan.

„Disponibilitatea acestui set de date nu numai că îmbogățește eforturile noastre de cercetare, dar îi oferă și comunității științifice mai largi o resursă inestimabilă pentru explorare și studiu ulterioare”, a explicat dr. Gilani.

Cât de mare este pericolul adus de șoferii băuți?

Conducerea sub influența alcoolului este principalul factor care contribuie la aproximativ 30% dintre accidentele fatale din Australia, Comisia pentru Accidente de Transport notând că 1 din 5 șoferi uciși pe drumurile australiene au o concentrație de alcool în sânge de 0,05 sau mai mare.

„Soluțiile existente pentru detectarea conducerii sub influența alcoolului, bazându-se în principal pe teste aleatorii de respirație, nu abordează adecvat această problemă presantă”, a spus Keshtkaran.

„Deși se fac eforturi pentru a integra sisteme de detectare a alcoolului în generațiile viitoare de vehicule, iar apariția mașinilor autonome este la orizont, problema persistentă a conducerii sub influența alcoolului rămâne o preocupare urgentă”, adaugă cercetătoarea.

Keshtkaran a menționat că majoritatea cercetărilor actuale în domeniul detectării conducerii sub influența alcoolului se concentrează predominant pe analizarea comportamentului la volan, cum ar fi modelele de conducere și de direcționare, utilizarea pedalelor și viteza vehiculului. Alte abordări includ senzori externi precum detectoarele de alcool sau senzori tactili.

Cu toate acestea, a existat o explorare foarte limitată a potențialului utilizării tehnicilor de imagistică computerizată pentru a identifica semnele de intoxicație pe baza schimbărilor biocomportamentale ale șoferilor.

„O limitare cheie a utilizării comportamentului la volan pentru detectarea conducerii sub influența alcoolului este necesitatea ca șoferul să opereze activ vehiculul pentru o perioadă considerabilă de timp înainte ca comportamentul său să poată fi evaluat și identificat drept indicator al intoxicației. Acest lucru implică faptul că un șofer potențial afectat este deja pe drum, punându-se în pericol pe sine și pe ceilalți participanți la trafic. Detectarea rapidă este crucială pentru identificarea șoferilor sub influența alcoolului și prevenirea lor de a pune în pericol siguranța publică”, a concluzionat cercetătoarea.

Vă recomandăm să citiți și:

De ce folosim căștile atât de des și cât de important este să ne reconectăm la zgomotul din jur

Record mondial al panourilor solare, stabilit cu un „material miraculos”

Oamenii de știință au creat cea mai subțire lentilă de pe Pământ

Ingredientul adăugat în beton care ar putea aduce beneficii pentru sănătate și mediu